大模型服务中请求重试机制的设计原则

在大模型服务的生产环境中，请求重试机制的设计直接影响系统稳定性和用户体验。本文基于实际部署经验，总结了大模型服务中请求重试机制的核心设计原则。

核心设计原则

1. 错误类型区分策略 不同错误应采用不同的重试策略。例如，网络超时（Timeout）和资源不足（Resource Exhausted）需要区别对待。

import time
from enum import Enum

class RetryStrategy(Enum):
    TIMEOUT_RETRY = "timeout"
    RESOURCE_RETRY = "resource"
    FATAL_RETRY = "fatal"

# 示例：根据错误类型选择重试策略
if error_type == RetryStrategy.TIMEOUT_RETRY:
    # 指数退避重试，最大重试3次
    max_retries = 3
    backoff_factor = 2
elif error_type == RetryStrategy.RESOURCE_RETRY:
    # 立即重试，最多5次
    max_retries = 5
    backoff_factor = 1

2. 避免雪崩效应 在高并发场景下，需要实现熔断机制避免过多重试导致系统崩溃。建议使用滑动窗口算法控制重试频率。

实际部署经验

在某大型语言模型服务中，我们采用以下策略：

• 重试间隔从100ms开始，每次翻倍
• 总重试时间不超过5秒
• 同一请求最多重试3次
• 重试失败后直接返回错误给客户端

这种设计既保证了系统稳定性，又避免了过度的资源消耗。在生产环境中，该机制有效降低了因网络抖动导致的服务不可用率。

总结

大模型服务的重试机制应基于实际业务场景进行精细化设计，避免简单堆砌，注重可复现性和可维护性。